A theoretical approach to the problem of intelligent regulation of data-processing parameters is proposed in terms of joint probability maximization. It is shown that, under suitable hypotheses, the problem can be solved by maximizing, in a distributed way, the product of computationally more tractable conditional probabilities. As a case study, the implementation of an architecture made up of four units is investigated.
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Titolo: | Distributed belief revision for adaptive image processing regulation |
Autori: | |
Data di pubblicazione: | 1992 |
Handle: | http://hdl.handle.net/11567/876344 |
ISBN: | 9783540554264 |
Appare nelle tipologie: | 04.01 - Contributo in atti di convegno |
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